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World File Search System加固
集成电路和功率器件抗辐射工艺加固技术研究综述
图 11 不同配置层偏压下 CSOI 器件瞬态电流典型曲线 （ a ） 和 CSOI SRAM 电路的单粒子翻转截面变化 （ b ） Fig. 11 Typical transient current curve of CSOI device (a) and single event upset cross-section variation of CSOI SRAM circuit (b) under different configuration layer biases
加固
摘要 - 基于数据所有者的删除请求对机器学习模型的特定培训数据对机器学习模型的影响的过程。但是，在学习研究中很大程度上忽略了一个重要领域是强化学习。强化学习的重点是培训代理，以在环境中做出最佳决策，以最大程度地提高其累积奖励。在培训期间，代理商倾向于记住环境的特征，这引起了人们对隐私的重大关注。根据数据保护法规，环境的所有者有权撤销对代理商培训数据的访问权，因此必须开发一个新的研究领域，称为加固。加固的学习重点是撤销整个环境而不是单个数据样本。这个独特的特征提出了三个不同的挑战：1）如何针对环境提出学习方案； 2）如何避免在剩余的环境中降低代理商的演出； 3）如何评估学习的有效性。为了应对这些挑战，我们提出了两种加强学习方法。第一种方法基于减少强化学习，该学习旨在逐渐消除代理商以前获得的知识。第二种方法利用环境中毒攻击，这鼓励代理商学习新的，尽管不正确，但知识以消除未学习的环境。尤其是为了应对第三项挑战，我们介绍了“环境推论”的概念，以评估未学习的结果。源代码可在https://github.com/cp-lab-uts/reinforcement-unlearning上找到。
量子加固学习
Znamenka Capital a a btract中的Quant Dev负责人我们引入了一种新的方法，即在我们的代理商学会在限制顺序书籍中对“量子”的“量子”事件做出反应的高频交易申请，称为量子增强学习 - 单限制订单订单更新和单个交易（如果通过Exchange提供，则可以选择单订单）。我们声称，这种学习水平的粒度使我们的代理商可以通过在线微观结构的在线建模以最高的速度和精度来找到最佳的交易策略。k eywords深钢筋学习，高频交易1。troduction在高频交易的建模中有2种主要方法 - 传统的统计方法，例如市场微观结构建模和更近期的机器学习方法，检测到“在线”的微观结构模型，而无需在限制顺序书籍数据中对各种分布进行统计模型。机器学习模型在较高的频率上获得了动态性质，因为在此类交易频率上静态统计建模更加困难。机器学习方法可以进一步分为两个主要组 - 监督预测模型和无监督的强化学习模型。监督模型试图根据某些历史记录在此类峰值之前的限制订单事件中预测短期价格峰值，并由价格历史记录的主管手动标记，并向模型呈现进一步学习的模型 - 通常在每个tick上做出3个决定 - 购买，购买，出售或保持不正确。这种预测模型的概括能力不佳，可以推广到看不见的市场数据。另一方面，无监督的强化学习模型允许代理商首先随机行动，但随后纠正自己试图最大化最终PNL来自主学习交易策略。这种方法即使在强烈的随机市场环境中也倾向于更好地概括。通常可以将RL视为一种优化方法，有许多研究论文，研究了如何将RL应用于算法交易。RL在交易中的申请可以按以下组进行分类：
使用加固学习
量子热机是一个开放的量子系统，可以在微型或纳米级处进行热量与工作之间的转换。最佳地控制这种平衡系统是量子技术和设备的应用，是一项至关重要但又具有挑战性的任务。我们介绍了一个基于加强学习的一般型号框架，以识别平衡的热力学周期，这是量子热发动机和冰箱的功率和效率之间的最佳折衷。该方法不需要对量子热机，系统模型或量子状态的任何了解。相反，它仅观察到热通量，因此它既适用于模拟和实验设备。我们基于超导量子的实验现实冰箱模型以及基于量子谐波振荡器的热发动机测试我们的方法。在这两种情况下，我们都会确定代表最佳功率效率折衷的帕累托 - 前期和相应的周期。这种解决方案优于文献中提出的先前提案，例如优化的奥托周期，减少了量子摩擦。
与加固学习PA026
强化学习（RL）通过通过反复试验来学习最佳策略来玩复杂的游戏。本项目将增强性学习应用于Sudoku，这是一个具有挑战性的演绎难题，需要用数字1到9填充9x9网格，以便每行，列和3x3 Subgrid完全包含所有数字。sudoku拼图范围从轻松到硬；有些可以通过应用基本的Sudoku规则来解决，而另一些则需要复杂的策略。此外，难以立即解决困难的难题，需要预测前进的几个动作。该项目的目标是探索经过RL训练的深神经网络可以学会解决Sudoku难题，这表明RL在处理演绎推理任务中的潜力。项目代码和运行说明可在gitlab上获得：https：//gitlab.fi.muni.cz/xkarmaz/sudoku-rl
氮化硼的加固：革命性铝 -
摘要。这项研究显示了基于铝制的复合材料制造（FSP）在基于铝制的复合制造中的革命性潜力。fsp，使用垂直铣床精确执行，制造具有非凡特性的复合材料。参数的细致选择，包括销钉直径，工具倾斜角度和旋转速度，可确保最佳结果。AA 2024基材经历安全粘连，并遵守清洁协议。SEM图像揭示了BN颗粒的同质分散，这对于优化机械，热和电气性能至关重要。将BN通过FSP掺入会导致各种机械性能的显着增强。拉伸强度提高了20.78％，硬度提高了34.44％，疲劳强度提高了23.83％，耐磨性增加了28.28％。这些改进强调了BN通过FSP增强的功效，为先进的复合制造提供了有希望的前景。这项研究体现了BN彻底改变该行业的潜力，为发展具有卓越机械特征的高性能铝制复合材料铺平了道路。
基础加固工程进度及预算...
在严峻的招募环境下，防卫省和自卫队从“人才”角度出发，通过提高待遇等职业吸引力、升级部队、利用外部力量等，从根本上加强人才基础。防卫省和自卫队还将加强医疗职能。此外，为了维持和加强国防生产和技术基础，防卫省和自卫队将稳步实施各种举措，包括根据《加强国防生产和技术基础法》采取的举措以及先进民用技术的研发和采用措施。
